Otimização Combinatória sob Restrições de Cardinalidade e Fricções na B3

Contexto / Organização: UFF / MESC
Período: 2026 - Presente
Categoria de Atuação: Quantitative Finance
Tecnologias: Python, Gurobi, Pyomo, SciPy, R, LaTeX

Visão Geral Executiva

Pesquisa de mestrado profissional stricto sensu que formula modelos exatos de Programação Quadrática Inteira Mista (MIQP) e Programação Linear Inteira Mista (MILP) com minimização de Conditional Value-at-Risk (CVaR) linearizado. O modelo busca a alocação dinâmica de portfólios ótimos de arbitragem estatística na B3 e incorpora custos de transação, slippage, taxas de aluguel e restrições de cardinalidade.

Arquitetura & Fluxo de Dados

O diagrama abaixo ilustra a topologia e esteira de processamento dos componentes técnicos sanitizados:

flowchart TD
  A[Dados de Ativos & Spreads B3] --> B[Estimador de Covariância & Retorno Esperado]
  B --> C[Mecanismo de Otimização MIQP / MILP]
  D[Restrições de Cardinalidade & Fricções Reais] --> C
  E[Linearização de CVaR & Controle de Drawdown] --> C
  C --> F[Resolvedor Matemático Gurobi / Pyomo]
  F --> G[Alocação Ótima de Portfólio de Arbitragem]

Destaques de Engenharia

• Pesquisa Operacional Aplicada: Formulações exatas de MIQP e MILP aplicadas a finanças quantitativas de alta complexidade.
• Gestão Coerente de Risco: Minimização de CVaR linearizado em substituição à variância clássica markowitziana.
• Fricções de Mercado Real: Incorporação explícita de custos de corretagem, impostos, slippage e aluguel de ações (BTC).